# bigquery-agent-analytics-sdk

Скилл для разбора телеметрии ИИ-агентов в BigQuery: восстановление трейсов, оценка через LLM-судью, поиск дрейфа поведения.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 768 установок · ★ 5
- Автор: reason-machines
- Лицензия: LicenseRef-Unknown · policy=link-only · показываем только описание, файл — у автора
- Исходник: https://github.com/reason-machines/data-skills/tree/HEAD/skills/bigquery-agent-analytics-sdk/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-09
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/bigquery-agent-analytics-sdk

## Что делает

Скилл ставит в проект Python-тулкит `bigquery-agent-analytics`. Он читает события агентов из BigQuery, собирает из них трейсы и рисует их как ASCII-DAG. Есть разбор семантики событий: старт агента, вызов инструмента, обращение к LLM, финал.

Внутри — клиент `Client` с методами `get_trace`, `get_traces_for_session` и выборкой по диапазону времени, менеджер вьюх `ViewManager` для разбивки событий по типам, оценщики `SystemEvaluator` и LLM-as-Judge, а также CLI `bqaa` с командами диагностики, оценки и построения Agent Context Graph. Периодическую материализацию графа можно повесить на расписание — команда создаёт Cloud Scheduler и Cloud Run.

Заранее нужен Python 3.10+, проект Google Cloud с включённым BigQuery и сами трейсы в BigQuery. Доступ настраивается через `GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS` или `gcloud auth application-default login`. Без этого клиент не подключится к датасету, поэтому проверьте доступ до первого запуска.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add reason-machines/data-skills --skill bigquery-agent-analytics-sdk -a claude-code
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `~/.claude/skills/bigquery-agent-analytics-sdk/SKILL.md` — Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/bigquery-agent-analytics-sdk/

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add reason-machines/data-skills --skill bigquery-agent-analytics-sdk -a codex
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/bigquery-agent-analytics-sdk/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add reason-machines/data-skills --skill bigquery-agent-analytics-sdk -a cursor
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/bigquery-agent-analytics-sdk/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install reason-machines/data-skills bigquery-agent-analytics-sdk
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/bigquery-agent-analytics-sdk/SKILL.md`

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add reason-machines/data-skills --skill bigquery-agent-analytics-sdk -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/reason-machines/data-skills --path skills/bigquery-agent-analytics-sdk
```

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/skills/bigquery-agent-analytics-sdk/SKILL.md` — Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add reason-machines/data-skills --skill bigquery-agent-analytics-sdk -a opencode
```

### Claude.ai

**Claude.ai**
- Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills

Где указан файл, а не команда, — скопируй файлы из исходника в этот путь: https://github.com/reason-machines/data-skills/tree/HEAD/skills/bigquery-agent-analytics-sdk/SKILL.md

## Когда брать
- собрать трейсы агента из событий BigQuery в один читаемый граф
- оценить ответы агента через LLM-судью по заданным критериям
- сравнить фактический путь выполнения с эталонным
- заметить дрейф в поведении агента за период
- вытащить решения агента из контекстного графа

## Примеры запросов агенту
- покажи трейс trace-abc-123 и отрендери его как DAG
- запусти оценку llm-judge по критериям correctness и hallucination
- сравни траектории с эталонным путём plan,execute,verify

## Похожие
- [bigquery-observability](https://affpapa.org/nevibecode/skills/bigquery-observability.md) — скилл · 1800 установок
- [bigquery-bigframes](https://affpapa.org/nevibecode/skills/bigquery-bigframes.md) — скилл · 6426 установок
- [bigquery-pipeline-audit](https://affpapa.org/nevibecode/skills/bigquery-pipeline-audit.md) — скилл · 8800 установок
- [arize-evaluator](https://affpapa.org/nevibecode/skills/arize-arize-evaluator.md) — скилл · 3100 установок
- [looker-studio-bigquery](https://affpapa.org/nevibecode/skills/looker-studio-bigquery.md) — скилл · 389 установок
- [gcp-expert](https://affpapa.org/nevibecode/skills/gcp-expert.md) — скилл · 547 установок

Из того же набора: [reason-machines/data-skills](https://affpapa.org/nevibecode/by/reason-machines/data-skills.md) — 22 карточки

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md